金融科技與商業(yè)分析科研項目：人工智能技術(shù)下的量化金融——基于機器學(xué)習(xí)的商業(yè)數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計在現(xiàn)實股票市場預(yù)測中的應(yīng)用

導(dǎo)師學(xué)校介紹

牛津大學(xué)是英語世界中最古老的大學(xué)，也是世界上現(xiàn)存第二古老的高等教育機構(gòu)。牛津大學(xué)是一所公立研究型大學(xué)，采用傳統(tǒng)學(xué)院制。它是羅素大學(xué)集團成員，被譽為“金三角名?！焙汀癎5”。該校涌現(xiàn)了一批引領(lǐng)時代的科學(xué)巨匠，培養(yǎng)了大量開創(chuàng)紀元的藝術(shù)大師、國家元首，其中包括28位英國首相（其中13位來自基督教堂學(xué)院）及數(shù)十位世界各國元首、政商界領(lǐng)袖。牛津大學(xué)在數(shù)學(xué)、物理、醫(yī)學(xué)、法學(xué)、商學(xué)等多個領(lǐng)域擁有崇高的學(xué)術(shù)地位及廣泛的影響力，被公認為是當(dāng)今世界最頂尖的高等教育機構(gòu)之一。從1902年起，牛津大學(xué)還設(shè)立了面向全世界本科生的“羅德獎學(xué)金”。截止至2019年3月，牛津大學(xué)的校友、教授及研究人員中，共有72位諾貝爾獎得主（世界第九）、3位菲爾茲獎得主（世界第二十）、6位圖靈獎得主（世界第九）。2021-2022年度，牛津大學(xué)位列泰晤士高等教育世界大學(xué)排名第1，QS世界大學(xué)排名第2，U.S.News世界大學(xué)排名第5，軟科世界大學(xué)學(xué)術(shù)排名第7。特別的是，牛津大學(xué)于2017-2021年連續(xù)五年在泰晤士高等教育世界大學(xué)排名榮膺世界第1。

導(dǎo)師詳細介紹

導(dǎo)師昵稱

Patrick

導(dǎo)師級別

終身教授

導(dǎo)師學(xué)校

牛津大學(xué)University of Oxford

Patrick導(dǎo)師現(xiàn)任牛津大學(xué)統(tǒng)計學(xué)系的終身教授，曾任教于耶魯大學(xué)計算機科學(xué)系，擁有普林斯頓大學(xué)博士學(xué)位，榮獲牛津大學(xué)杰出教學(xué)獎。Patrick教授的研究研究興趣集中在應(yīng)用概率、統(tǒng)計學(xué)和計算機科學(xué)的交叉領(lǐng)域,聚焦于高維概率、統(tǒng)計和優(yōu)化的基本原理，為機器學(xué)習(xí)和人工智能提供高計算效率、統(tǒng)計最優(yōu)的算法。導(dǎo)師同時對圖形建模以及蒙特卡洛模擬方法頗有研究。導(dǎo)師的多個研究獲得了業(yè)內(nèi)的一致認可，在2016-19年間，導(dǎo)師負責(zé)的項目“:Locality in Network Optimization”獲得了美國國家科學(xué)基金會$450,000.00美元的獎金。導(dǎo)師經(jīng)常受邀參加頂級的全球計算機和統(tǒng)計專業(yè)的學(xué)術(shù)會議和論壇并發(fā)表講座。例如2021年的International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS)人工智能與統(tǒng)計國際會議和2020年的Neural Information Processing Systems神經(jīng)信息處理系統(tǒng)國際峰會的講座，并在業(yè)內(nèi)引起了強烈的反響和熱議。導(dǎo)師的學(xué)術(shù)成果也多次出現(xiàn)在頂級期刊和IEEE論文中，例如全球知名的機器學(xué)習(xí)期刊《Journal of Machine Learning Research》和《IEEE Transactions on Control of Network Systems》等。導(dǎo)師更是受邀為各所頂級世界名校的專業(yè)研討論壇發(fā)表演講，例如2020年的Bernoulli-IMS One World Symposium世界研討會和美國布朗大學(xué)，斯坦福大學(xué)的相關(guān)專業(yè)講座。導(dǎo)師也憑借自身突出的研究成果，組織了多個專業(yè)論壇和研討會，包括今年舉辦的第35屆“Conference on Learning Theory”，導(dǎo)師作為區(qū)域主席組織了該論壇的活動。Patrick導(dǎo)師也是多個IEEE論文的審稿人，也是多個科研機構(gòu)的會員，包括Institute of Mathematical Statistics(IMS)、Bernoulli Society和European Laboratory for Learning&Intelligent Systems(ELLIS)。

Dr.Patrick is an Associate Professor in the Department of Statistics at the University of Oxford.Prior to joining the University of Oxford,he was a Lecturer in the Computer Science department at Yale University and a Postdoctoral Associate at the Yale Institute for Network Science.He has a Ph.D.in Operations Research and Financial Engineering from Princeton University,where he worked in Applied Probability.His current research interests lie at the intersection of Applied Probability,Statistics,and Computer Science.He is interested in the investigation of fundamental principles to perform scalable inference,learning,and optimization in high-dimensional models,and in the design and analysis of algorithms in Machine Learning,with applications to graphical models and Monte Carlo methods.

適合人群

方向：金融商科

專業(yè)：金融

適合專業(yè)：計算機科學(xué),商業(yè)分析,金融工程,機器學(xué)習(xí),金融學(xué),數(shù)據(jù)科學(xué),數(shù)據(jù)分析,統(tǒng)計學(xué),量化金融,股票投資

項目價格：33800

項目周期：7周在線小組科研+5周論文輔導(dǎo)

是否建議高中生學(xué)習(xí)：是

是否建議大學(xué)生學(xué)習(xí)：是

語言：英文

難度：低級/中級難度

建議具備的基礎(chǔ)：希望修讀商業(yè)分析、金融等專業(yè)或者對Python機器學(xué)習(xí)在商業(yè)分析中的應(yīng)用感興趣的學(xué)生；學(xué)生需要具備線性代數(shù)及概率論與數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)，會使用Python八大基礎(chǔ)語句；有商業(yè)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗的申請者優(yōu)先

科研項目產(chǎn)出

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)共125課時+不限時論文指導(dǎo)

學(xué)術(shù)報告

優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)（可用于申請）

結(jié)業(yè)證書

成績單

項目介紹

2017年，摩根大通發(fā)布了一份題為《大數(shù)據(jù)與人工智能戰(zhàn)略：機器學(xué)習(xí)和其它投資數(shù)據(jù)分析方法》的報告，對機器學(xué)習(xí)對金融領(lǐng)域的影響進行了全面的闡述，昭示著機器學(xué)習(xí)已經(jīng)敲開金融領(lǐng)域和商業(yè)數(shù)據(jù)分析的大門。機器學(xué)習(xí)是什么？如何與商業(yè)分析相結(jié)合？項目將通過介紹兩種非常實用的商業(yè)分析工具，即Python編程語言和機器學(xué)習(xí)工具包，幫助學(xué)生厘清上述問題的答案。學(xué)生將著重了解機器學(xué)習(xí)在商業(yè)分析股市預(yù)測中的應(yīng)用，利用機器學(xué)習(xí)分析市場數(shù)據(jù)解決商業(yè)問題。該項目內(nèi)容包括機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)概論、商業(yè)分析中市場數(shù)據(jù)處理的機器學(xué)習(xí)技術(shù)與算法、Python與Jupiter notebooks交互式學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)庫、股市預(yù)測等。學(xué)生將在項目中學(xué)習(xí)如何使用機器學(xué)習(xí)完成商業(yè)市場數(shù)據(jù)分析，進行股市預(yù)測，在項目結(jié)束時，提交項目報告，進行成果展示。

In 2017,JPMorgan Chase released a report entitled""Big Data and AI Strategies:Machine Learning and Alternative Data Approach to Investing,which comprehensively elaborated the impact of machine learning on the financial sector,showing that machine learning has been introduced into the financial sector and business data analysis.What is machine learning?How to integrate it with business analysis?The program will help students clarify the answers to the above questions by introducing two useful business analysis tools,the Python programming language,and the machine learning toolkit.Students will focus on the application of machine learning in business analysis and stock market forecast,and use machine learning to analyze market data to solve business problems.

The program covers an introduction to machine learning and data science,machine learning techniques and algorithms on market data processing in business analysis,interactive learning with Python and Jupiter notebooks,libraries for machine learning,and predicting the stock market.During the program,students will learn how to use machine learning to complete market data analysis,predict the stock market,and at the end of the program,submit a project report and present the results.

項目背景

人工智能在圍棋、象棋、德?lián)涞阮I(lǐng)域都已經(jīng)取得了碾壓式勝利，這已經(jīng)是一個不爭的事實。事實上人工智能已經(jīng)可以用于任何需要理解復(fù)雜模式、進行長期計劃、并制定決策的領(lǐng)域。人們不禁想問，還有什么是人工智能不能克服的嗎？譬如說，變幻莫測的A股？如果將股市的價格變化看做一個隨時間變化的序列，我們往往會發(fā)現(xiàn)，即使建立了符合股價變化的這樣的模型，并且在有足夠多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下模擬出了股價，但是這些模型最多只能在特定的區(qū)間能做一些并不十分精準的預(yù)測。換句話說就是可以預(yù)測但不能精準預(yù)測。事實上影響股價的因素不僅僅是歷史股價，還有更多的因素，公司的近況，股民對股票的態(tài)度，政策的影響等等。所以許多人從這方面進行入手，用人工智能提供的快速計算能力，使用合適的模型，來量化這些因素。當(dāng)你的模型將所有的因素全都考慮進來,那么股價的預(yù)測就唾手可得了。隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)進步，人工智能投資成為被學(xué)術(shù)界和資本看好的領(lǐng)域。英國布里斯托爾大學(xué)教授克里斯蒂亞尼尼說，股票投資是十大最有可能被人工智能改變的行業(yè)之一。

項目大綱介紹

機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)概論Machine learning and data science

商業(yè)分析中市場數(shù)據(jù)處理的機器學(xué)習(xí)技術(shù)與算法Techniques and algorithms(linear models,random trees,random forests,boosting,kernel methods,deep learning,etc)on real-world market data processing

Python與Jupiter notebooks交互式學(xué)習(xí)Python and Jupiter notebooks for interactive learning

機器學(xué)習(xí)庫Libraries for machine learning

股市預(yù)測Machine learning on predicting the stock market

項目回顧與成果展示Program Review and Presentation

論文輔導(dǎo)Project Deliverables Tutoring

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